[en] ESTIMATING THE LITHIUM-ION BATTERY STATE OF HEALTH: A RECURRENT NEURAL NETWORK APPROACH
[pt] Por conta dos rápidos avanços tecnológicos, percebe-se uma mudança nos hábitos e das necessidades das pessoas. Há uma dependência cada vez maior de aparelhos eletrônicos como smartphones, notebooks etc. Construir baterias com grande capacidade energética é um dos desafios atuais para aumentar a...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:MAXWELL.puc-rio.br:53183 |
| Acceso en línea: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53183&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53183&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.53183 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | [pt] METROLOGIA [pt] ESTADO DE SAUDE [pt] BATERIA DE ION-LITIO [pt] ESTADO DE CARGA [pt] REDES NEURAIS RECORRENTES [en] METROLOGY [en] STATE OF HEALTH [en] LITHIUM-ION BATTERY [en] STATE OF CHARGE [en] RECURRENT NEURAL NETWORKS |
| Sumario: | [pt] Por conta dos rápidos avanços tecnológicos, percebe-se uma mudança nos hábitos e das necessidades das pessoas. Há uma dependência cada vez maior de aparelhos eletrônicos como smartphones, notebooks etc. Construir baterias com grande capacidade energética é um dos desafios atuais para aumentar a autonomia dos aparelhos eletrônicos. Entretanto, uma alternativa que pode ajudar a manter aparelhos eletrônicos por mais tempo longe das tomadas é o compartilhamento de baterias. Existem na literatura muitos estudos envolvendo o compartilhamento de baterias no contexto de veículos elétricos, porém não são encontradas aplicações em smartphones. Um parâmetro importante a ser monitorado neste contexto é o estado de saúde (SoH). Até o momento, não há um consenso na literatura acerca do melhor modelo para estimar o SoH de baterias devido à falta de métodos bem estabelecidos. Assim, o objetivo geral desta dissertação foi construir um modelo para estimar a curva de estado de saúde, por meio do estado de carga, com vistas a estimar a saúde de baterias de íon-lítio. O modelo proposto foi baseado em redes neurais recorrentes. Para treinar e validar o modelo, foi construído um sistema para a realização de ensaios destrutivos, sendo possível estudar o comportamento de baterias de íon-lítio ao longo de toda vida útil. O modelo proposto foi capaz de estimar o SoH das baterias estudadas com boa exatidão, sob diferentes parâmetros de carga/descarga. O diferencial do modelo são baixa complexidade computacional, mesmo envolvendo modelos de redes neurais, e serem adotados parâmetros de entrada de fácil medição. |
|---|